01Kullanılabilecek teknolojiler
Node.js
JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.
OCR
Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.
Python (Django / FastAPI)
Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.
RAG
Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.
Büyük dil modelleri (LLM)
Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.
02Karşılaştırma tablosu
| Teknoloji | Güçlü yönü | Dikkat edilecek |
|---|---|---|
| Node.js | eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir | yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir |
| OCR | belgelerden veri çıkarma | Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir |
| Python (Django / FastAPI) | veri ve yapay zekâ kütüphaneleri | yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli |
| RAG | kaynak gösteren cevaplar | belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart |
| Büyük dil modelleri (LLM) | doğal dil işleme | cevaplar kaynakla doğrulanmalı |
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
04Halfeti'de kurum içi yapay zekâ asistanı
Halfeti'nin PTT verisindeki 49 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde kurum içi yapay zekâ asistanı için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Halfeti'deki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.
Şanlıurfa genelinde Akçakale, Ceylanpınar ve Hilvan gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?
Kaynak gösterme gerektiğinde
Kaynak gösterme, kurum içi yapay zekâ asistanı projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.
Şirket bilgisi dağınık olduğunda
Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.
06Barındırma seçenekleri
- Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
- Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
- Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
- Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum
Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.
07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?
Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.
08Ölçeklenebilirlik
Ölçek ihtiyacı tahminle değil ölçümle belirlenir; izleme kurulur, darboğaz görüldüğünde ilgili katman güçlendirilir.
SSSSık sorulan sorular
Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?
Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.
Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Cevaplar şirketin kendi kaynaklarına dayandırılır ve kaynak gösterilir; emin olunmayan durumlarda konuşma insana devredilir. Kritik işlemler insan onayı olmadan yapılmaz.
Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?
İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.
Bulut mu şirket içi sunucu mu?
Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.
Halfeti'den yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Açık kaynak teknoloji güvenli mi?
Yaygın ve düzenli güncellenen açık kaynak teknolojiler, doğru yapılandırma ve güncelleme disipliniyle güvenle kullanılır.
→İlgili sayfalar
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Kurum içi yapay zekâ asistanı entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Kurum içi yapay zekâ asistanı: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
Halfeti'de ilgili hizmetler
Şanlıurfa içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- tahminleme
- sınıflandırma
- embedding
- Şanlıurfa
- Halfeti